千问千问事业部-世界知识算法专家-杭州
任职要求
1. 具备扎实的编程基础，熟悉常用的数据结构和算法，具备良好的代码风格和编程习惯。 2. 熟悉知识抽取、知识表征、知识融合、图谱推理等核心技术，有大规模知识库或知识图谱构建/应用经验者优先考虑。 3. 理解大模型技术原理，对世界知识与大模型的结合（RAG、GraphRAG、Agent、知识增强训练、知识编辑等）有自己的思考与实践者优先考虑。 4. 有良好的沟通表达能力和团队合作精神，热衷技术，乐于寻求挑战和突破自我。 【加分项】 1. 在 ACL / EMNLP / NAACL / KDD / WWW / S…
工作职责
【岗位愿景】 大模型让 AI 学会了"记忆"，但只有结构化、可信、可推理的世界知识，才能让 AI 真正"理解"。我们需要你把全网无序内容转化为机器可理解的世界知识，沉淀千问大模型的世界知识底座——让千问的回答更准确、推理更可信、对世界的认知更完整，成为最懂世界的 AI！ 【职位描述】 1. 世界知识挖掘：研发面向开放域的实体、关系、事件、属性、常识等多类型知识抽取算法，从万亿级网页、文档、多模态内容中持续提炼高质量世界知识。 2. 知识表征与融合：攻克实体对齐、共指消解、知识冲突检测、来源可信度与时效性评估等关键问题，探索符号知识图谱与稠密向量表征的融合范式，构建覆盖全领域、跨语言、跨模态的统一世界知识体系。 3. 知识与大模型协同进化：探索世界知识与千问大模型的双向赋能——以知识增强大模型的事实性、时效性与多跳推理能力（RAG / GraphRAG / Agent / 工具调用 / 知识编辑），同时利用大模型反哺知识抽取、补全与纠错，形成"知识自进化"闭环。 4. 打造世界知识库：构建从抽取、融合、推理、更新到服务的全链路知识生产管线，建设覆盖通用百科、垂直领域、长尾实体与新鲜事件的世界级知识库，直接驱动千问对话、智能体、多模态理解、行业应用等核心场景的能力升级。
【岗位愿景】 大模型让 AI 学会了"记忆"，但只有结构化、可信、可推理的世界知识，才能让 AI 真正"理解"。我们需要你把全网无序内容转化为机器可理解的世界知识，沉淀千问大模型的世界知识底座——让千问的回答更准确、推理更可信、对世界的认知更完整，成为最懂世界的 AI！ 【职位描述】 1. 世界知识挖掘：研发面向开放域的实体、关系、事件、属性、常识等多类型知识抽取算法，从万亿级网页、文档、多模态内容中持续提炼高质量世界知识。 2. 知识表征与融合：攻克实体对齐、共指消解、知识冲突检测、来源可信度与时效性评估等关键问题，探索符号知识图谱与稠密向量表征的融合范式，构建覆盖全领域、跨语言、跨模态的统一世界知识体系。 3. 知识与大模型协同进化：探索世界知识与千问大模型的双向赋能——以知识增强大模型的事实性、时效性与多跳推理能力（RAG / GraphRAG / Agent / 工具调用 / 知识编辑），同时利用大模型反哺知识抽取、补全与纠错，形成"知识自进化"闭环。 4. 打造世界知识库：构建从抽取、融合、推理、更新到服务的全链路知识生产管线，建设覆盖通用百科、垂直领域、长尾实体与新鲜事件的世界级知识库，直接驱动千问对话、智能体、多模态理解、行业应用等核心场景的能力升级。
1、负责实时生成式世界模型构建，包括数据建设、模型架构优化、模型预训练及后训练、模型Scale Up、模型评估等工作； 2、探索实时生成式世界模型记忆机制，解决世界模型长时序稳定性、时空一致性、可实时交互生成等痛点问题； 3、推动实时生成式世界模型在抖音场景落地，为抖音用户提供全新交互体验； 4、跟踪AI前沿技术进展，持续拓展世界模型能力边界。
1、多模态大模型视觉基础算子研发； 2、大模型视觉编解码器设计和优化； 3、提出适合理解和生成统一的视觉编解码器。
我们正在寻找优秀的研究员 / 工程师加入团队，共同探索世界模型、多模态统一模型等前沿技术边界，打造下一代具身智能基础模型框架。 岗位职责 - 前沿算法研究：围绕具身基础模型 / 世界模型相关技术与算法开展研究，包括但不限于 World Action Model（WAM）、Action-Conditioned World Model、Unified Multimodal Model（UMM）、4D Foundation Model 等方向；探索创新方法及其在具身智能中的应用，参与基础模型的构建、训练、评测与开源，支持高质量技术报告与研究成果产出。 - 成果产出与技术转化：负责高质量技术论文与技术报告的撰写，推动研究成果在 ICLR、CVPR、RSS、ICML 等国际顶级会议发表，并参与前沿算法在真实机器人系统与具身基础模型中的落地转化。